수많은 웹 문서로부터 웹 서퍼가 원하는 정보를 찾기 위해 다양한 검색 엔진들이 개발되어왔다. 검색 엔진에서 가장 중요한 기능 중 하나는 사용자 질의에 대해서 웹 문서를 평가하고 랭킹을 부여하는 것이다. PageRank등의 기존 하이퍼링크 정보를 이용한 웹 랭킹 알고리즘은 토픽 드리프트 현상을 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 연관성 파급 모델이 제안되었지만, 기존의 연관성 파급 모델을 기반으로 하는 랭킹 알고리즘은 성능상의 이유로 실제 웹 검색 엔진에서 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 토픽 드리프트 현상을 완화하면서 좋은 성능을 제공하는 새로운 랭킹 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 기존 알고리즘들과 비교한 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증한다.
최근에 들어서 Web Pgae 및 서버에 악의적인 사용자들로 하여금 많은 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용한 침입탐지 시스템을 구현함으로써 해킹 및 부정사용자를 방지하여 시스템의 가용성, 효율성을 높이고 안정적인 운용을 제공한다. 그리고 연관규칙의 신뢰성을 높이기 위하여 가중치 개념을 사용하여 효율적인 침입탐지 시스템 구현을 제시하였다.
월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.
Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.
웹3.0, 미래 인터넷 및 사물인터넷 등으로 인터넷 이용이 급증함에 따라 사용자와 웹서버들 사이의 상호 정보 교환을 통한 빅데이터들이 증가하고 있다. 이런 데이터들의 분석 결과들은 상업용 웹사이트의 경우 마케팅과 캠페인에 활용하고, 비상업용 사이트의 경우에도 사용자의 서비스 만족도 향상을 위한 기초자료로 이용된다. 본 논문에서는 웹사이트 분석을 위한 정량적 지표들을 제시하고 지표들 사이의 상관관계와 유의성 검정 분석을 통하여 최적화된 웹사이트 설계 방안을 제시한다. 138개의 웹사이트에 대한 분석 결과, 방문수와 순방문자 수, 페이지뷰 수와 평균 방문시간의 사이에는 각각 강한 양(+)의 상관관계가 존재하며, 방문당 페이지뷰 수 및 신규 방문 비율과 이탈률 사이에는 음(-)의 상관관계가 존재함을 알 수 있다. 특히, 웹사이트 방문자의 이탈률을 줄이기 위해서는 방문수와 순방문자 수를 높이기보다, 방문당 페이지뷰의 수와 신규 방문비율을 높이기 위한 전략이 요구된다.
심층 웹 수집은 검색 양식에 질의어를 입력하고 응답 결과를 수집하는 것을 의미한다. 심층 웹이 가진 정보는 정적으로 구성되는 표면 웹보다 약 450~550배 이상의 정보를 가지고 있을 것으로 추산한다. 정적인 방식에서는 웹페이지가 새로 고쳐지기 전까지 변화된 정보를 보여주지 못한다. 동적 웹페이지 방식은 실시간으로 필요한 정보가 갱신되어 웹페이지를 새로 불러오지 않아도 실시간 정보 제공이 가능한 장점이 있지만, 일반적인 크롤러는 갱신된 정보에 접근하는 데 어려움이 있다. 따라서 이들 심층 웹에 있는 정보들을 크롤러를 이용해 자동으로 수집할 방안이 필요하다. 이에 본 논문은 스크립트를 일반적인 링크로 활용하는 방법을 제안하였으며, 이를 위해 클라이언트 스크립트를 일반 URL처럼 활용이 가능한 알고리즘을 제안하고 실험하였다. 제안된 알고리즘은, 검색 양식에 데이터를 입력하는 일반적인 방법 대신 메뉴 탐색 및 스크립트 실행으로 웹 정보를 수집하는 데 중점을 두었다.
Recently, the quantity of information that is accessible from the Internet is being dramatically increased. Searching the Web for useful information has therefore become increasingly difficult. Thus, much research has been done on web robots which perform internet information filtering based on user interest. If a web site which users want to visit is found, its content is searched by following the searching list or Web sites links in order. This search process takes a long time according as the number of page or site increases so that its performance need to be improved. In order to minimize unnecessary search with web robots, this paper proposes an efficient information collection system based on compare and merge method. In the proposed system, a web robot initially collects information from web sites which users register. From the next visit to the web sites, the web robot compares what it collected with what the web sites have currently. If they are different, the web robot updates what it collected. Only updated web page information is classified according to subject and provided to users so that users can access the updated information quickly.
인터넷의 이용이 활발해짐에 따라 수많은 정보들이 웹을 통하여 공개되고 있으며, 이용자는 웹 검색 서비스를 이용하여 이러한 정보들에 효과적으로 접근할 수 있다. 웹 검색 서비스의 구축을 위해서는 웹 로봇을 사용한 웹 문서 수집이 선행되어야 하며, 웹 문서들의 수가 급격히 증가하면서 양질의 웹 문서들을 효과적으로 수집할 수 있는 웹 로봇에 대한 필요성이 증가되고 있으며, 그에 따른 많은 웹 수집 로봇이 탄생되고 있다. 본 논문에서는 효과적인 웹 수집 로봇의 설계와 동적인 웹페이지에서 사용하는 자바스크립트의 링크추출 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 성능 분석을 위하여 제안된 모델을 사용하여 수집 모델을 1개로 설정해 놓고 299개의 웹 페이지를 점검 하였을 경우, 2분 12.67초가 소요되었고, 수집 모델을 10개로 생성하여 점검 하였을 경우 12.33초가 소요됨을 알 수 있었다.
최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.
웹 사이트를 방문하는 인터넷 사용자들의 빈도에 따라 웹사이트의 성능 과 그 품질이 평가되곤한다. 본 논문에서는 각 웹페이지의 관계 대중성을 측정하여 그 값을 계산함으로서, 취약한 웹페이지를 자동으로 재구성 할수 있는 방법과 개선방법을 제시한다. 여기서 관계 대중성에 관한 계수는 웹사이트를 방문하는 사용자가 얼마나 빠르고 쉽게 요청한 자료를 얻을 수 있는 지와 링크 구성의 트리의 깊이에 대한 접근성에 따라서 좌우된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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